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Understanding Space Is Rocket Science - Only Top Reasoning Models Can Solve Spatial Understanding Tasks

Created by
  • Haebom

作者

Nils Hoehing, Mayug Maniparambil, Ellen Rushe, Noel E. O'Connor, Anthony Ventresque

概要

RocketScienceはオープンソースベースの対照的なVLMベンチマークで、空間関係の理解能力を評価するように設計されています。現実世界の新しい画像とテキストのペアで構成され、主に相対的な空間理解とオブジェクトの順序に焦点を当てます。人間にとっては簡単ですが、現在のVLMモデルには難しい課題があり、実験的に検証されています。結果は,オープンソースと最先端の商用VLMにおける空間関係理解能力の欠如を示し,推論モデルの驚くほど高い性能を示した。さらに、思考連鎖ベースのモデルでは、物体位置特定と空間推論の貢献度を分離する分析を行い、ベンチマーク性能が物体位置特定能力ではなく空間推論によって制限されることを発見した。データセットはCC-BY-4.0ライセンスで公開されており、評価コードはhttps://github.com/nilshoehing/rocketscienceで利用できます。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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現在のVLMモデルが空間関係の理解に苦しんでいることを実験的に証明した。
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空間推論能力がVLM性能の主なボトルネックであることを明らかにした。
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新しい空間関係理解評価ベンチマークであるRocketScienceを提供。
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推論モデルの高い空間推論能力を確認した。
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パブリックデータセットと評価コードの提供による研究の活性化。
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Limitations：
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ベンチマークは特定の種類の空間関係を理解することにのみ集中し、一般的な空間推論能力を完全に評価できない可能性があります。
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現在、VLMの限界を明確に示していますが、今後のVLMの発展に伴うベンチマークの適合性を継続的に検討する必要があります。
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